Objectius i competències
Al màster en Fonaments en Ciència de Dades s’inclouen aspectes que abracen un camp ben ampli: àlgebra computacional, optimització o programació probabilística, tècniques d’aprenentatge automàtic i aprenentatge profund (deep learning), xarxes complexes, sistemes de recomanació, aplicació al processament del llenguatge natural, sèries temporals, extracció d’informació en imatges, suport de les infraestructures de processament de dades massives (big data).
Dades bàsiques
Tipus | Màster universitari |
---|---|
Centre de gestió | Facultat de Matemàtiques i Informàtica |
Àmbit de coneixement |
|
Modalitat de docència |
|
Crèdits | 60 |
Places | 30 |
Durada | 1 any acadèmic |
Idioma de docència | Anglès |
Preu orientatiu per crèdit | 27,67 euros per crèdit (82 euros per a estudiants de fora de la UE i no residents a l'Estat espanyol). Preus del curs 2024-2025 |
Coordinació | JORDI VITRIA MARCA |
Dades del Màster | Indicadors |
Preinscripció oberta | No |
Matrícula oberta | No |
Accés al doctorat | Sí |
Admet no titulats | No |
Complements de formació | Sí |
Objectius i competències
Objectius
Competències
- Capacitat per entendre el procés de valorització de les dades i el seu paper en la presa de decisions.
- Capacitat per recollir i extreure informació de fonts de dades estructurades i no estructurades.
- Capacitat per netejar i corregir les dades amb l'objectiu de crear-ne conjunts amb valor informatiu i manejables.
- Capacitat per fer servir tecnologies d'emmagatzematge, recuperació i processament de grans volums de dades.
- Capacitat per saber plantejar hipòtesis i desenvolupar la intuïció sobre un conjunt de dades fent servir tècniques d'anàlisi exploratori.
- Capacitat per aplicar de manera efectiva eines analítiques i predictives d'aprenentatge automàtic.
- Capacitat per entendre, desenvolupar i modificar els algorismes analítics i exploratoris que treballen sobre un conjunt de dades.
- Capacitat per verificar i quantificar la validesa d'una hipòtesi fent servir l'anàlisi de dades.
- Capacitat per comunicar els resultats fent servir tècniques de comunicació i visualització adequades.
- Coneixement de la legislació referent a la protecció i privadesa de les dades, i del codi deontològic en l'exercici de la professió.
- Capacitat per fer servir metodologies àgils de desenvolupament per a projectes de ciència de dades. <7ul>
Accés i admissió
Perfil i requisits d’accés
Perfil d'accés
El perfil ideal de l'estudiant d'aquest màster és el de graduat en Informàtica, Matemàtiques o estudis afins, amb un bon currículum acadèmic i amb interès en el camp de la ciència de dades, amb l'objectiu d'iniciar-se en la carrera de científic de dades en el món empresarial o a l'administració, i en sectors on es necessiten especialistes amb un alt nivell d'anàlisi, interpretació i visualització de dades (finances, biomedicina, tecnologies de la informació i la comunicació, etc.) o per iniciar-se en una carrera de recerca fonamentada en l'anàlisi de dades. Independentment dels estudis previs, és recomanable que l'estudiant d'aquest màster tingui coneixements de programació i coneixements bàsics de càlcul, àlgebra i estadística.Requisits i condicions d'accés
Requisits generalsD'acord amb el que estableix l'article 16 del Reial decret 1393/2007, de 29 d'octubre, per accedir als màsters universitaris oficials, s'ha de tenir un dels títols següents:
- Títol universitari oficial espanyol.
- Títol expedit per una institució d'educació superior de l'EEES que faculti, en el país d'expedició, per accedir als ensenyaments de màster oficial.
- Títol aliè a l'EEES. En aquest cas, és necessària o bé l'homologació a un títol universitari oficial espanyol o bé la comprovació prèvia (sense homologació) de la Universitat de Barcelona que aquests estudis corresponen a una formació equivalent als títols universitaris oficials espanyols i que faculten, en el país que expedeix el títol, per accedir a estudis de màster oficial. L'acceptació a un màster oficial no implica en cap cas l'homologació del títol previ ni el reconeixement a altres efectes que el de cursar un ensenyament de màster.
Requisits específics
Poden ser admesos al màster els titulats següents:
- Graduats en Enginyeria Informàtica, Matemàtiques, Física, Estadística o titulacions afins (sense complements formatius).
- Graduats en altres enginyeries o titulacions afins, amb autorització prèvia de la Comissió de Coordinació (amb complements formatius).
- Graduats en Enginyeria Informàtica, Matemàtiques, Física, Estadística o titulacions afins amb titulacions oficials fora de l'EEES (amb complements formatius).
- Graduats en altres enginyeries o titulacions oficials afins de fora de l'EEES, amb una autorització prèvia de la Comissió de Coordinació (amb complements formatius).
Atès que el màster es fa íntegrament en anglès, cal acreditar un nivell d'anglès B2 com a mínim.
En cas de requerir complements formatius, la Comissió proposa un màxim de 30 crèdits addicionals de les titulacions d'Enginyeria Informàtica o del grau de Matemàtiques que depenen de la formació prèvia, que inclouen els aspectes següents:
- Introducció a la computació científica i mètodes numèrics
- Bases de dades
- Taller de nous usos de la informàtica
- Probabilitat i estadística
- Algorísmica avançada
- Intel·ligència artificial
- Programari distribuït
Preinscripció
Calendari
Primer període (25 llocs)Presentació de sol·licituds: 1 de febrer de 2023, a 1 de març de 2023
Publicació de la llista d'estudiants elegibles/inelegibles: 16 de març de 2023
Publicació de la decisió sobre els estudiants acceptats per mestres: 31 de març de 2023
Formulari web del coordinador del màster per autoritzar la inscripció dels subjectes: del 26 de juny de 2023 al 28 de juliol de 2023
Inscripció: setembre 2023
Segon període (5 llocs):
Presentació de sol·licituds: 22 de maig de 2023, a 23 de juny de 2023
Publicació de la llista d'estudiants elegibles/inelegibles: 7 de juliol de 2023
Publicació de la decisió sobre els estudiants acceptats pels mestres: 17 de juliol de 2023
Formulari web del coordinador del màster per autoritzar la inscripció dels subjectes: del 26 de juny de 2023 al 28 de juliol de 2023
Inscripció: setembre del 2023.
* Aquests llocs s'assignaran entre els estudiants que no hagin estat seleccionats després del primer període, així com els estudiants que hagin presentat les seves sol·licituds durant el segon període.
Avisos:
- Taxa de preinscripció: En el moment de formalitzar la preinscripció a un màster cal abonar una taxa de 30,21 euros. Aquesta quantitat s'ha d'abonar en cada preinscripció que es dugui a terme. Només es tenen en compte les sol·licituds de preinscripció en què s'acrediti el pagament d'aquesta taxa. Només se'n tramita la devolució si el màster no s'arriba a impartir.
- Reserva de places: Un 5% de les places noves del màster es reserven als estudiants que compleixin els requisits generals i específics d'accés i acreditin el reconeixement d'un grau de discapacitat igual o superior al 33%.
Documentació
- Sol·licitud de preinscripció
- Còpia del títol o equivalent. En cas d'admissió, per fer la matrícula cal que els títols estrangers que ho requereixin estiguin traduïts i legalitzats per via diplomàtica.
- Documentació específica o vinculada als criteris de selecció
Criteris de selecció
En la selecció de candidats es valoren els aspectes següents en els percentatges indicats:- expedient acadèmic de llicenciatura o grau (70 %)
- experiència professional (30 %)
Procediment de resolució
Matrícula
La UB fa servir, de manera general, la modalitat d'automatrícula per internet. Recorda que pots perdre la plaça si no et matricules el dia assignat.
- Abans de la matrícula
- Documentació per a la matrícula
- Formalització de la matrícula
- Després de la matrícula
- Beques i ajuts
- Informació econòmica
Pla d’estudis
Assignatures i plans docents
Distribució de crèdits
Tipus | ECTS |
---|---|
Obligatoris | 33 |
Optatius | 15 |
Pràctiques externes | 0 |
Treball final de màster | 12 |
TOTAL | 60 |
Relació d'assignatures
Assignatura | Tipus | Llengua | Crèdits |
---|---|---|---|
Especialitat: Fonaments de la Ciència de Dades | |||
Àlgebra Lineal Numèrica | Obligatòria | 1r semestre | 6 |
Anàlisi de Sèries Temporals | Optativa | 2n semestre | 3 |
Anàlisi de Xarxes Complexes | Optativa | 2n semestre | 3 |
Analítica Empresarial | Optativa | 2n semestre | 3 |
Aprenentatge Automàtic | Obligatòria | 1r semestre | 6 |
Aprenentatge Profund | Optativa | 1r semestre | 3 |
Ciència de Dades Àgil | Obligatòria | 1r semestre | 6 |
Ciència de Dades i Salut | Optativa | 2n semestre | 3 |
Dades Massives | Optativa | 2n semestre | 3 |
Estadística Bayesiana i Programació Probabilística | Obligatòria | 2n semestre | 3 |
Ètica per a la Ciència de Dades | Obligatòria | 2n semestre | 3 |
Optimització | Obligatòria | 1r semestre | 6 |
Presentació i Visualització | Obligatòria | 1r semestre | 3 |
Processament del Llenguatge Natural | Optativa | 2n semestre | 3 |
Recomanadors | Optativa | 2n semestre | 3 |
Treball Final de Màster | Obligatòria |
1r semestre
2n semestre |
12 |
Visió per Computador | Optativa | 2n semestre | 3 |
Cursos anteriors
Professorat
Consulta el professorat de primavera i de tardor que imparteix docència en el curs vigent
Pràctiques
Les pràctiques contribueixen a la formació integral dels estudiants universitaris i faciliten el coneixement d'una metodologia de treball adequada a la realitat professional. Daquesta manera, ofereixen una experiència pràctica que permet la inserció dels futurs titulats en el mercat laboral. El Pla d'estudis de l'ensenyament inclou una assignatura obligatòria de pràctiques curricularsde XXXXX crèdits (XXXX hores).
Les pràctiques són tutoritzades i s'avaluen. Per tant consten a l'expedient acadèmic de l'estudiant. A més a més, es poden fer pràctiques extracurriculars d'un màxim de XXXX hores, que es poden prorrogar fins a 900 hores. Tant pel que fa a les pràctiques curriculars com a les extracurriculars, cal la formalització prèvia d'un conveni de cooperació educativa amb l'entitat col·laboradora on es s'han de fer les pràctiques. El coordinador del programa de pràctiques de l'ensenyament XXXXXX és el professor XXXXXXXXX XXXXXX.
Informació institucional